GAT模型怎么输入自定义边权重的邻接矩阵并进行计算，可以展示有关代码吗

在GAT模型中，可以通过自定义边权重的邻接矩阵来进行计算。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用DGL库实现这个过程：

import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_heads):
        super(GAT, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.fc = nn.Linear(in_dim, hidden_dim * num_heads, bias=False)
        self.attn_fc = nn.Linear(2 * hidden_dim, 1, bias=False)
        self.out_fc = nn.Linear(hidden_dim * num_heads, out_dim, bias=False)
        self.graph_attention = dgl.nn.GATConv(hidden_dim, hidden_dim, num_heads=num_heads)

    def forward(self, g, input_feats):
        h = self.fc(input_feats).view(-1, self.num_heads, hidden_dim)
        h = h.transpose(0, 1)
        # 对于每个头，计算邻接矩阵和特征矩阵的乘积
        heads = [self.graph_attention(g, h[i]).flatten(1) for i in range(self.num_heads)]
        # 拼接所有头的特征
        multi_head = torch.cat(heads, dim=1)
        # 计算注意力系数
        attn = self.attn_fc(multi_head).softmax(dim=1)
        # 应用注意力权重
        h_prime = attn * multi_head
        # 求和所有头的注意力权重
        h_prime = h_prime.reshape(-1, self.num_heads, h_prime.shape[1] // self.num_heads).sum(dim=1)
        # 应用输出层
        out = self.out_fc(h_prime)
        return out

在这个示例中，我们首先使用DGL库中的GATConv来定义一个图注意力层。然后，在forward函数中，我们首先将输入特征转换为多头特征，然后对于每个头，计算邻接矩阵和特征矩阵的乘积。接下来，我们将所有头的特征拼接在一起，并计算注意力系数。我们使用softmax函数来归一化注意力系数，然后应用注意力权重到特征矩阵。最后，我们将所有头的注意力权重求和，并通过输出层进行最终的预测。

注意，在此示例中，我们没有直接传入自定义的边权重邻接矩阵。相反，我们将邻接矩阵传递给了GATConv层，它会自动根据邻接矩阵计算边权重。如果需要明确指定邻接矩阵和边权重，可以使用DGL库中的GraphDataLoader和EdgeDataLoader来进行数据加载。